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  3. ケーススタディ：R でのネットワーク分析
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演習

中心性の分布はどうなっていますか？

グラフの中心性を評価する方法はいくつもあります。ここでは、これまでに学んだ2つの指標、betweenness と eigen-centrality を使います。betweenness は、ある頂点が他の頂点同士の最短経路上にどれだけ頻繁に現れるかを表す指標です。一方、eigen-centrality は、ある頂点がどれだけ重要な他の頂点とつながっているかを表します。グラフに中心性を重ねて可視化する前に、中心性がどのように分布しているかを把握しましょう。

アルゴリズムの丸め誤差のため、eigen-centrality がある特定の値に等しいかどうかはチェックできません。代わりに範囲で判定します。

指示1 / 2

undefined XP
  • 1
    • betweenness() を使って、有向グラフ retweet_graph の betweenness 中心性を計算します。
    • summary() を使って、retweet_btw の要約統計を確認します。
    • mean() を使って、retweet_btw が 0 の割合を計算します。
  • 2
    • eigen_centrality() を使って、有向グラフ retweet_graph の eigen-centrality を計算し、vector 要素を取り出します。
    • retweet_ec の要約統計を取得します。
    • retweet_ec が almost_zero より小さい割合を計算します。